构建三维虚拟人台：B体型女性40-49岁数据模型

本研究论文探讨了基于三维点云数据构建虚拟人台中间体模型的过程。首先，作者使用[TC]2三维人体扫描仪收集了华东地区72名40至49岁B体型女性的三维人体数据，这些数据代表了一个特定年龄和体型群体的代表性样本。扫描得到的数据以.wrl格式存储，这是一种通用的VRML格式，支持虚拟现实模型的创建。 预处理阶段是关键步骤，对.wrl数据进行了噪声过滤。作者采用了模糊逻辑算法中的三角形线形隶属度函数，这是一种有效的噪声去除技术，有助于提高人体模型的精度。接着，对数据进行了标准化处理，这包括建立人体躯干部位特征矩阵，该矩阵反映了人体各部分的尺寸和比例关系。 通过计算特征矩阵的均值，得到了人台中间体特征矩阵，这个矩阵包含了人体的基本几何特性和平均体型特征。对称化处理进一步优化了特征矩阵，确保了模型的左右对称性。然后，利用Delaunay三角剖分算法将这些特征点组合成三角形网格，这样可以更自然地表示曲面，并生成最终的三维虚拟人台中间体模型。 该方法的意义在于，它弥补了国内人台规格系列的不足，因为现有的国标半身女体人台仅按照胸围划分档差，缺乏对体型差异的细致考虑。通过构建特定年龄和体型的虚拟人台中间体模型，研究人员能够创建出更加符合实际需求的三维人台模型，这在服装设计、生产和展示过程中具有重要的应用价值。 总结来说，本文的主要贡献在于提供了一种利用三维点云数据构建定制化虚拟人台模型的方法，这种方法不仅适用于B体型的40至49岁女性，而且可以扩展到其他体型和年龄段，从而满足不同品牌和服装企业对人台多样性规格的需求。通过精确的人体数据处理和建模技术，该研究有助于提升服装行业的设计效率和精确度。